備忘録
絶賛転職活動中の私が備忘録として残しております。
職種未経験で転職を行う際に閲覧した資料等のまとめ
学習(ハンズオン)
Done
Done:20250830BigQueryのデータをpythonで主成分分析を行なった。主成分分析とはなんぞやとなった。データの活用的な知識が必要だと再認識。
Done:20250902GA4からデータを取得しての内容のため、マーケティング的な分析を表面的に学べた、Pythonでクラスター分析によってセグメントの可視化を行なった。Looker Studioは、Salesforceのレポート、ダッシュボード機能（経験あり）に似ていたが、自由度は高そうだった。
TODO
お客様とコミュニケーションが取れるデータエンジニアになるため、データ分析や活用に関しての知識を入れるのとBigQueryのデータをdbtで加工やワークフローの勉強を行う（Airflowを検討だが、Prefectが気になっている）。
また、pythonとSQLを手を動かして温めておきたい。
プロのデータアナリストが完全初心者を対象にデータ分析の基礎から実務で実際に使われるデータ分析のやり方までを解説。時代に左右されない普遍的なデータ分析力の土台を構築できます。Udemyの改善分析の実例(Unofficial)も紹介。
PENDING
- gitの学習も復習。PySparkの重要性や pythonでETLのやり方とかも学びたい！
学習(閲覧)
Data Engineering Study
様々な会社の実例がわかり仕事のがイメージしやすい。
本
【購入済】ゆずたそ著『データマネジメントが30分でわかる本』
【未購入】データ分析基盤入門＜基本編＞
参考記事
ロードマップ記事
小林寛和（こばやしひろかず）さんのロードマップ記事。Data Engineering Studyの第一回に参加している方だったので参考にさせていただきました。上記記事でゆずたそ著『データマネジメントが30分でわかる本』を購入し閲覧。全体像をやんわり理解。
最初に学ぶべきもの体系的理解
本に関する参考記事
使用求人サイト
基本的にデータエンジニア職種未経験の求人は少ない。転職回数も多かったため結構狭き門
- Findy
- Green
- Wantedly
- Symbiorise
その他
AI活用
ChatGPT PlusプランなのでCodexを使おうとしてます。
AIでChrome拡張機能を作ったけど、プロンプトの修正か人のソースの理解が必要。泥沼化しそうだったので、既存の拡張機能で代用。
優先度低めだけどUdemyで学びたいAIのこと
AIチャットbotをRAGためて作りたい。
